摘要：一、步骤： 导入包和读取数据 数据预处理 编码层和解码层的建立 + 构建模型 编译模型 训练模型 测试模型【只用编码层来画图】 二、代码： 1、导入包和读取数据 2、数据预处理：将28*28维度的数据拉成一个向量784，原数据X_train的shape为（60000，28，28），转成x_train
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摘要：一、步骤： 导入包以及读取数据 设置参数 数据预处理 构建模型 编译模型 训练以及测试模型 二、代码： 1、导入包以及读取数据 2、设置参数 3、数据预处理 4.1、构建RNN模型 4.2、构建LSTM模型 5、训练模型以及测试
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摘要：一、步骤： 导入模块以及读取数据 数据预处理 构建模型 编译模型 训练模型 测试 二、代码： 导入模块以及读取数据 2、数据预处理 x原本的shape为（55000，784），55000表示样本数量，784表示一个图像样本拉成一个向量的大小，故要将其转成28*28这种长×宽的形式。（-1，1，28，
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摘要：目录： 数据预处理 模型 网络层 网络配置 文本预处理 序列预处理 图像预处理 Sequential顺序模型 Model模型【通用模型】 核心层 卷积层 池化层 循环层 嵌入层 合并层 激活函数 初始化 正则化 保存 读取 一、Keras的模块结构 采用keras搭建一个神经网络： 二、Keras的
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摘要：转自：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-2-classifier/#测试模型 下载数据： # download the mnist to the path '~/.keras/datasets/' if i
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